Розробка на NumPy
Обирайте цю бібліотеку для ресурсовитратних числових обчислень на Python, щоб ваше рішення набуло топової швидкодії та ефективно використовувало пам'ять
Наші послуги з розробки на NumPy
Наші послуги з розробки на NumPy починаються з всеосяжного аналізу ваших операцій та даних та трансформування їх у беклог задач, чіткі ТЗ, а також кошторису, згідно з котрим ви зможете одразу зрозуміти бюджет проєкту. Також ми одразу узгоджуємо, чи бажаєте ви набути повної автономності в підтримці чи делегувати це завдання нам.
Розробка кастомних алгоритмів і чисельних рішень
Ми створюємо індивідуальні алгоритми для моделювання, прогнозування та аналітики, адаптовані під вашу бізнес-специфіку – це можуть бути фінансові калькулятори, системи аналізу ризиків, симуляції виробничих процесів тощо. Таким чином, ви отримаєте рішення, повністю узгоджене з вашою бізнес-логікою та даними.
Оптимізація Python-процесів із використанням NumPy
Наші фахівці переписують неефективний код за допомогою NumPy, тим самим пришвидшуючи його в десятки разів. Це особливо корисно для компаній, які вже працюють із Python, але не задоволені його швидкодією та потребою в наявності потужних обчислювальних ресурсів.
Інтеграція з pandas, SciPy та scikit-learn
Ми налаштовуємо комплексні пайплайни, у яких NumPy виступає основним обчислювальним ядром. Таким чином, ви отримаєте потужну систему для data science, машинного навчання та статистики на базі єдиного аналітичного стеку, повністю узгодженого з вашими регулярними бізнес-процесами.
Високопродуктивні пайплайни обробки даних
WEZOM будує рішення для потокової/пакетної обробки даних у реальному часі, використовуючи цю бібліотеку в якості ядра для обчислень. Це надає вам можливість працювати з великими обсягами даних без втрати швидкості й стабільності роботи в продакшн-середовищі.
Навчання та консалтинг щодо ефективного використання NumPy
Ми допомагаємо вашим внутрішнім командам оволодіти найкращими практиками роботи з бібліотекою та навчитися ефективно оптимізувати код. Це скоротить витрати на розробку та підвищить рівень автономності вашого бізнесу шляхом набуття незалежності від зовнішніх підрядників.
Міграція легасі-коду на рішення на базі NumPy
Ми переносимо повільний та складний у підтримці код на сучасні рішення з NumPy, зберігаючи бізнес-логіку та додаючи продуктивність. Завдяки оновленій архітектурі, ви отримуєте максимальну обчислювальну ефективність. Також, за необхідності, ми можемо реалізувати інтеграцію оптимізованого коду NumPy з AI рішеннями.
Актуальні кейси
Ключові клієнти
Відданість найвищим стандартам якості виробництва, широкий досвід і щире прагнення допомогти нашим клієнтам забезпечили нам стратегічну співпрацю з компаніями-лідерами ринку в багатьох секторах і регіонах.
Чому обирають NumPy
Це бібліотека з ядром на C та Fortran, що пришвидшує операції масивами, ефективніше використовує пам'ять (завдяки препроцесінгу даних), а також дозволяє застосовувати математичні операції до цілих масивів або їх фрагментів без явних циклів.
Ефективність чисельних обчислень на базі оптимізованого C-бекенду, яка недоступна в простих циклах Python. Це може бути критично важливо для обробки великих масивів даних, фінансового моделювання та наукових обчислень з Python.
Потужні багатовимірні масиви та матриці з уніфікованою структурою даних, що дозволяють зберігати й обробляти великі обсяги інформації компактно. Це робить бібліотеку чудовою основою для будь-яких алгоритмів, де потрібна швидка аналітика, моделювання або статистичні обчислення.
Безшовна інтеграція з Python data science стеком, а саме – з pandas, SciPy, scikit-learn, Matplotlib та іншими бібліотеками, які формують єдине середовище для розробки data-driven рішень. Таким чином, ваша команда розробки швидко перейде від прототипу до готового продукту.
Це рішення є основою для фреймворків машинного навчання та штучного інтелекту, таких як TensorFlow, PyTorch, JAX тощо. Завдяки цьому, всі вони характеризуються підвищеною масштабованістю та стабільністю при створенні систем будь-якої складності.
Процес розробки
Обговоримо проєкт
Звертайтеся до нас за безкоштовною консультацією, це можливість обговорити свої ідеї з експертами з діджиталізації. Залиште свій номер, ми передзвонимо!
Звертайтеся до нас за безкоштовною консультацією, це можливість обговорити свої ідеї з експертами з діджиталізації. Залиште свій номер, ми передзвонимо!
Моє завдання полягає в тому, щоб зрозуміти поточну ситуацію, цілі та завдання бізнесу, запропонувати ефективний шлях вирішення та супроводити вас від першого контакту до успішного релізу проекту!
Працює з John Deere, STVOL, Anabel Arto, Є-Гроші, Kimito
4+
років у компанії
100+
успішних проєктів
Звертайтеся до нас за безкоштовною консультацією, це можливість обговорити свої ідеї з експертами з діджиталізації. Залиште свій номер, ми передзвонимо!
Звертайтеся до нас за безкоштовною консультацією, це можливість обговорити свої ідеї з експертами з діджиталізації. Залиште свій номер, ми передзвонимо!
Звертайтеся до нас за безкоштовною консультацією, це можливість обговорити свої ідеї з експертами з діджиталізації. Залиште свій номер, ми передзвонимо!
Звертайтеся до нас за безкоштовною консультацією, це можливість обговорити свої ідеї з експертами з діджиталізації. Залиште свій номер, ми передзвонимо!
Що кажуть клієнти
Розробка кастомізованого інтернет-магазину з інтеграцією платіжної системи, служби доставки, CRM-системи, обліку та аналітики товарів. Завдяки допомозі WEZOM відвідуваність сайту зросла втричі, а коефіцієнт конверсії збільшився з 0,9% до 2,4%. Кількість постійних клієнтів також зросла на 30%, а середній чек збільшився на 15%. Команда завершила проект вчасно і надала унікальну структуру, дизайн і функціональність сайту.
Робота з WEZOM над нашим проєктом розробки CRM була справді винятковим досвідом. З самого початку їхня команда продемонструвала високий рівень професіоналізму, досвіду та відданості справі. Вони знайшли час, щоб зрозуміти наші конкретні вимоги та цілі, і перевели їх у індивідуальне CRM-рішення, яке перевершило наші очікування. Протягом усього проєкту WEZOM підтримував прозорий зв’язок, регулярно оновлював інформацію та оперативно вирішував будь-які проблеми. Їхнє прагнення досягти високоякісних результатів було очевидним у кожному аспекті проєкту.
Valeriy Fomenko
Valeriy Fomenko
Консультант з програмного забезпечення та дизайну, Peiko
Задоволений результатами розробки сайту. WEZOM доставили шикарний продукт з адаптацією під мобільні пристрої та зробили все якісно, вчасно та з максимальним професіоналізмом. Команда провела SEO аналіз та вивчила ринок нашого бізнесу. На підставі цих даних було спроектовано та розроблено сайт. Також хочу відзначити відмінну комунікацію та постійну залученість команди до проекту.
Часті питання
Замовте безкоштовну консультацію – наші експерти підберуть найефективніше рішення
Для чого переважно використовують NumPy?
Загалом, це базова бібліотека для обчислень у Python, яка надає безліч інструментів для роботи з багатовимірними масивами. Це робить її потужною основою для наукових задач, а також задач із статистики та аналітики. Також її застосовують у моделюванні фізичних процесів, обробці сигналів та зображень, фінансових розрахунках та машинному навчанні, тож ця бібліотека є топовим вибором у задачах data science та інженерії.
Чи можна оптимізувати існуючий Python-код за допомогою NumPy?
Так, у більшості випадків перетворення алгоритмів на Python на векторизовані операції ця бібліотека дозволяє досягти суттєвого приросту продуктивності, адже замість тисяч ітерацій у циклах, обчислення виконуватимуться синхронно, на рівні оптимізованого бекенду на C.
Як NumPy інтегрується з фреймворками машинного навчання?
Це рішення є основою для більшості сучасних ML та AI-бібліотек та фреймворків, включаючи TensorFlow, PyTorch, scikit-learn та Keras. Що більше, багато загальноприйнятих алгоритмів працюють саме з NumPy-масивами на вході та виході, що дозволяє розробникам швидко поєднувати експериментальні прототипи з ШІ-проєктами без додаткової конвертації даних.
Чи підходить NumPy для big data та корпоративних рішень?
Бібліотека ефективно працює з великими масивами даних у межах оперативної пам’яті, але не є пріоритетним інструментом для роботи з big data. Саме тому в цих випадках розробники інтегрують цю бібліотеку з Dask або Apache Spark, тим самим забезпечуючи масштабування обчислень на десятки чи сотні вузлів – як локально, так і в хмарних середовищах.
Чи надаєте ви консалтинг і навчання по NumPy?
Так, ми працюємо не лише як розробники, а й надаємо послуги з консалтингу та навчання, допомагаючи вашим внутрішнім командам правильно використовувати бібліотеку, щоб уникати типових помилок у розробці алгоритмів та досягати топової продуктивності. Щодо консалтингу NumPy, він включає аудит коду, рекомендації щодо його оптимізації, а також інтеграцію зі сторонніми інструментами.
Яка різниця між NumPy та pandas?
Перший варіант працює з багатовимірними масивами та здатна виконувати швидкі математичні функції, в той час, як Pandas (яка, власне, побудована поверх NumPy) була створена для роботи з табличними даними та має більш зручні інструменти для їхньої індексації/фільтрації/агрегації. Таким чином, другу опцію краще використовувати для роботи з бізнес-даними, а першу має сенс застосовувати в задачах з прикладної математики.
Чи підтримує NumPy GPU-прискорення?
Тут обчислення виконуються на CPU, але за необхідності в GPU-прискоренні, ваша команда розробки повинна розглянути альтернативи, які працюють на GPU (наприклад CuPy). Так ви зможете прискорити обчислення в задачах з великою кількістю операцій з лінійної алгебри та матриць.
Які приклади бізнес-задач вирішуються за допомогою NumPy?
Кастомні рішення на NumPy принесуть користь у фінансах (наприклад, при моделюванні ризиків), рітейлі (в прогнозуванні попиту та аналізі даних покупців), медицині (для досліджень медичних знімків), логістиці (для оптимізації маршрутів та розробки алгоритмів навігації). Звісно, це не повний список бізнес-кейсів та галузей, де ця бібліотека може бути обрана до технічного стеку, тож, якщо вам хотілося б дізнатися, чи здатна вона ефективно вирішити саме ваші бизнес-задачі, запишіться до нас на консультацію.
Чи використовується NumPy у фінансових розрахунках?
Так, це популярний вибір при створенні систем фінансової аналітики та моделювання. Ця бібліотека дозволяє виконувати складні статистичні обчислення, оцінювати ризики, аналізувати часові ряди тощо.
Чи підходить NumPy для наукових досліджень?
Ця бібліотека є частиною наукового Python-стеку (разом із SciPy, matplotlib та pandas), тож її використовують у біоінформатиці, фізиці, хімії, статистиці та соціальних науках – загалом там, де потрібно виконувати експерименти з великими масивами даних.
Отримайте детальну та зрозумілу комерційну пропозицію
Трансформуємо
ваш бізнес!
ваш бізнес!
Київ
м. Київ, вул. Андрія Верхогляда, 2а, оф. 440 (секція 2, поверх 23)
0 800 755 007
Безкоштовно по Україні
@Написати
Пишіть, домовимось!